Лабораторная работа 6 Индексаци, сортировка и фильтрация
жүктеу/скачать 184.93 Kb.
|
|
Лабораторная работа 6 Индексаци, сортировка и фильтрация Для объектов pandas важен метод reindex, т. е. возможность создания нового объекта, данные в котором согласуются с новым индексом. Рассмотрим пример: In [91]: obj = Series([4.5, 7.2, –5.3, 3.6], index=['d', 'b', 'a', 'c']) In [92]: obj Out[92]: d 4.5 b 7.2 a –5.3 c 3.6 dtype: float64 Если вызвать reindex для этого объекта Series, то данные будут реорганизованы в соответствии с новым индексом, а если каких-то из имеющихся в этом индексе значений раньше не было, то вместо них будут подставлены отсутствующие значения: In [93]: obj2 = obj.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e']) In [94]: obj2 Out[94]: a –5.3 b 7.2 c 3.6 d 4.5 e NaN dtype: float64 Для упорядоченных данных, например временных рядов, иногда желательно произвести интерполяцию, или восполнение, отсутствующих значений в процессе переиндексации. Это позволяет сделать параметр method; так, если задать для него значение ffill, то будет произведено прямое восполнение значений: In [95]: obj3 = pd.Series(['blue', 'purple', 'yellow'], index=[0, 2, 4]) In [96]: obj3 Out[96]: 0 blue 2 purple 4 yellow dtype: object In [97]: obj3.reindex(range(6), method='ffill') Out[97]: 0 blue 1 blue 2 purple 3 purple 4 yellow 5 yellow dtype: object В случае объекта DataFrame функция reindex может изменять строки, столбцы или то и другое. Если ей передать просто последовательность, то в результирующем объекте переиндексируются строки: In [98]: frame = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((3, 3)), ....: index=['a', 'c', 'd'], ....: columns=['Ohio', 'Texas', 'California']) In [99]: frame Out[99]: Ohio Texas California a 0 1 2 c 3 4 5 d 6 7 8 In [100]: frame2 = frame.reindex(['a', 'b', 'c', 'd']) In [101]: frame2 Out[101]: Ohio Texas California a 0.0 1.0 2.0 b NaN NaN NaN c 3.0 4.0 5.0 d 6.0 7.0 8.0 Столбцы можно переиндексировать, задав ключевое слово columns: In [102]: states = ['Texas', 'Utah', 'California'] In [103]: frame.reindex(columns=states) Out[103]: Texas Utah California a 1 NaN 2 c 4 NaN 5 d 7 NaN 8 В табл. 5.3 приведены более полные сведения об аргументах reindex. Ниже мы подробно рассмотрим более лаконичный способ переиндексации посредством индексирования метками с помощью loc. Многие только им и пользуются: In [104]: frame.loc[['a', 'b', 'c', 'd'], states] Out[104]: Texas Utah California a 1.0 NaN 2.0 b NaN NaN NaN c 4.0 NaN 5.0 d 7.0 NaN 8.0 жүктеу/скачать 184.93 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|